فيما يلي بعض المجالات الرئيسية التي كان للتعلم العميق تأثير كبير عليها:
تحليل الصور الطبية يستخدم التعلم العميق للكشف التلقائي عن الخلايا السرطانية في التشخيص الطبي.
يمكن تصنيف اللوغاريتمات إلى أربعة أساليب تعلم فريدة اعتمادًا على المخرج المتوقع ونوع المدخل.
على سبيل المثال، سوف تنظر إلى شكل عينيه وأذنيه، وحجمه، وعدد الأرجل، ونوع الفراء. قد تحاول تحديد الأنماط، مثل ما يلي:
وبفضل هذه التقنية، يمكن تحسين أداء الأنظمة الذكية المستندة إلى التعلم العميق، مما يعزز القدرات التحليلية والتنبؤية لهذه الأنظمة في مجالات مختلفة.
التعرف على الوجوه لمعرفتها والتعرف على السمات، مثل العينين المفتوحتين والنظارات وشعر الوجه
يمكنك استخدام التعلم العميق في السحابة لتصميم تطبيقات التعلم العميق وتطويرها وتدريبها بشكل أسرع.
أدى انتشار أجهزة الاستشعار والأجهزة القابلة للارتداء إلى توليد بيانات صحية مهمة. تقوم برامج تعلّم الآلة بتحليل هذه المعلومات ودعم الأطباء في التشخيص والعلاج في الوقت الفعلي.
في هذا المقال سنقدم لك نظرة شاملة على التعلم العميق وتطبيقاته العملية. ستتعرف على مفهوم التعلم العميق وأهميته في تحقيق تجاوب أكبر للأنظمة الذكية.
على سبيل المثال، إذا تم إعطاؤك صورة لحيوان غير معروف وكان عليك تصنيفه، فستقارن هذا الحيوان بالحيوانات التي تعرفها بالفعل.
يمكن للروبوتات المجهزة بالتعلم العميق تحسين أداءها واتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على البيانات التي تجمعها والتجارب التي تقوم بها.
بفضل مجموعة واسعة من الموارد عند الطلب المتاحة من خلال السحابة، يمكنك الوصول إلى موارد أجهزة غير محدودة تقريبًا للتعامل مع نماذج التعلم العميق من أي حجم.
نماذج التعلم نور الإمارات العميق هي ملفات كمبيوتر دربها علماء البيانات لأداء المهام باستخدام خوارزمية أو مجموعة محددة مسبقًا من الخطوات.
خوارزميات التعلم العميق هي شبكات عصبونية تم تصميمها على غرار الدماغ البشري. على سبيل المثال، يحتوي الدماغ البشري على ملايين الخلايا العصبية المترابطة التي تعمل معًا في تعلّم المعلومات ومعالجتها.